人工智能在教育产业有哪些应用？

随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术

猿辅导

这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术

通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了 计算机视觉技术 ，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有 自然语言处理技术 ，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。

通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是 计算机视觉技术 ，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确

英语流利说

用过这个APP的也许都知道，里面有一个 测你的发音准确的功能 ，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用 语音识别技术

展望

随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法

通过系统实时监控学生上课的 动作 、 表情 等，监测到 上课走神 、 不认真听课 、 玩手机 、 睡觉 等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。

上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果 通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生 ，就能提高签到的效率，节省上课时间。

这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。

首先老师的工作压力降低，比如出试卷，批改作业，这个都可以让人工智能去做，推荐一个小程序，AI人工智能工具，就可以拍照批改作业，很方便

再次老师上课形式丰富化，学生更有兴趣学习

人工智能在教育领域的应用，我当这个是个脑洞题，简单畅想一下：

1、表情识别、追踪、捕捉。

面部表情识别用于语各种学习频道软件 登陆 或者学习 签到打卡 ，捕捉和追踪技术可以全程参与分析孩子的学习状态和对知识的掌握程度， 比方说讲到哪个知识点孩子皱眉了？可以当堂提醒老师，或者课后作业推送这个知识点就是重点。

2、三代语音AI智能交互

比方说现在比较火的AI口语录音评分，KTV的打分系统等，这个是 一代语音AI 能做到的录入和对比评测； 二代语音AI 就像是手机里的“siri”，可以识别语音输入，并进行仿人类的交互对话，语言库会随着大数据和全部使用者的对话习惯修正而更新。 三代语音AI 估计就会根据场景主动输出了，就跟提醒前方有红灯一样提前提醒学生哪些知识点需要牢记，怎么记。

3、个性化定制和推荐

大数据、算法、推荐，根据孩子当前的学习水平， 给计算出最适合当前学习情况的一套学习规划。 怎么说呢，以某地图导航软件为例，输入起点和终点，会有各种不同的可行的路线让你选，省时的，省走路的，省钱的等等。学习的话：大一入学，根据AI系统做套英语题，然后输入四级，系统会规划你的学习路径和学习时间，比方说一天10道听力题，5天一套阅读题，缺乏哪些的词汇，按照这个步骤学习，四级基本上都能过！

4、提升效率，兴趣致富

很多人都不知道自己喜欢什么，很多人一生都在 探索 而不可得，老了空留一声叹息。也有很多人，为了生计，不得不放弃爱好，如果AI足够强大，我们可以免去 探索 ，腿长的直接去跳远，反应快的直接去打电竞，鼻子灵感的去当厨师。大家各行各业都能快速做到顶尖，不用为了生计去阻碍兴趣的发展。因为强大的AI，会快速让你的兴趣为你变现，让你不愁吃穿。

教育管理部门，学校自有人工智能部门。

辅助教育作用，既教育自动化。主要部分当然是学校和老师最清楚，有私密和共享的要求，配以自有IT人员合作。

教育本应是一门科学，不利于产业模式，否则找不到科目的真理。

近年来人工智能技术突飞猛进，赢得人工智能将赢得未来成为了业内共识。至此， 科技 巨头在今年来积极布局人工智能这一前沿领域。但是，跨越技术问题后的AI创业者们无法回避的一个问题是：如何找到真实的应用场景，构建可靠的商业模式？

正巧，教育行业是一个非常适合、也非常需要被AI改变的领域。

传统教育模式下，学生教育质量的高低很大程度上依赖于老师的好坏，而优秀教师的培训周期长、价格相对较高、在国内供需也不平衡。另外，教学规模的扩大势必影响教学质量，学生学习效果易变差。因此，可以说教育是一个人力智力密集型行业，对教师人力资源的过度依赖是教育行业问题根本所在。

对于像教育这种有明确目标的学习，AI技术的出现可以说是在根本上减少人的依赖，提高教学效率，帮助老师因材施教，让学生的学习更有效。

那么，“教育+AI”的应用场景有哪些呢？

就目前的人工智能在教育领域的应用来看，可以分为自适应学习、虚拟助手、专家系统、商业智能等方面的广泛应用。

1自适应学习+教育

自适应学习就是通过算法，将获取到的学习者的数据分析反馈给已有的知识图谱，为学习者提供个性化难度和个性化节奏的课程和习题等，从而提高学习者的学习效率和学习效果。

自适应学习与传统教学的不同在于主要教学方式不同：传统教育通常是以班、组为单位的，由老师提供统一的教学内容和进度安排的，学生的练习和需要做的测评也都是统一化的，而自适应教育是以个人为单位的，接受不同的学习进度和学习内容，练习与测评内容的个性化程度高。

主打“自适应+教育“的企业，可以细分为：

1、“自适应+K12教育”类

如“猿题库”——通过自适应题库为学生提供个性化题库，并根据其个性化问题提供真人在线辅导，帮助学生了解自身学习情况、激发对练习的兴趣并提高科目学习成绩。

2、“自适应+STEAM教育” 类

如“wonder workshop”——通过软件将儿童的数据进行分析，并通过机器人硬件和独特的教学内容，帮助孩子趣味学习编程。

3、“自适应+语言教育” 类

如“朗播网”——提供一套自适应英语学习系统，为用户测试英语各方面能力，并提供针对性的考试提分技巧和能力学习课程。

4、人性化地风险事件处理方案

如“NEWSELA”——将K12用户的英文阅读水平分级，通过科学算法来判断用户的阅读水平，向用户推送符合其阅读水平和兴趣的新闻来提供用户的阅读能力。

2虚拟学习助手

虚拟学习助手是指为学习者提供陪练答疑、客服咨询、助教等服务，企业从中能够低成本为学习者提供标准化的服务，并且又能获得大量用户数据反馈。

1、虚拟助教

由于教育过程中，助教所需要做的业务就是为学生答疑、提醒等功能，这些工作多为简单重复的脑力工作，因此，AI可以逐渐替代助教业务。

2、虚拟陪练

课后练习反馈对于学习效果的提升非常重要，而数据化程度最高的环节也正是练习，因此这也是大部分人工智能+教育创业者的切入环节。不同类型的学习内容需要的技术方案各不相同，如理论性的学科的练习更加容易智能化，但是与实践相关的科目，如艺术、运动等往往需要搭配智能硬件来达到学习效果。

此类产品如“音乐笔记”就是音乐教育领域的陪练机器人，智能腕带和APP结合，利用可穿戴 社会 和视频传感器，对钢琴演奏的数据进行实时采集分析，并将练习效果反馈和评价呈现给用户。

3专家系统

专家系统是指，在某个领域能够有效地运用数字化的经验和知识库，解决以往只有专家能够解决的复杂问题。专家系统结合了人工智能和大数据，具备自我学习和综合分析的能力，系统可以获取、更新知识，不再只是静态的规则和事实。

专家系统帮助学习者和机构诊断、预测、决策。这类企业通常可细分为：

1、“生涯规划+教育” 类

如“申请方”——基于大数据和人工智能，为面临升学、留学、求职等情况的用户提供智能规划和申请服务的平台，帮助学生获取开放性的教育资源、实现高效率的血液发展、收获个性化的教育体验。

2、“智能批改+教育” 类

如“批改网”——是一个计算机自动批改英语作文的在线系统，为学生和教室提供智能的批改服务。

4商业智能化

教育机构组织运营包括多个核心环节（推广招生、教学、客户服务等）和支撑活动（基础设施、人力资源、采购、教研等）。人工智能可以在多个环节提升组织的整体效率。

教育商业智能应用场景非常丰富：在基础设施活动中，有智能选址、财务预测管理、校车管理规划等场景了；在人力资源活动中，有教室招聘、人才评估、人才培养三个应用场景；在采购活动中，软硬件采购和评估可以应用AI技术；在教学研发活动中，有教研体系、课程内容和备课工具都可以作为其应用场景；在推广招生环节中，有招生平台、投放策略等场景；在教学过程环节中，有课堂的辅助、LMS、作业批改、考试测评等场景；在客户服务环节中，有家校沟通、客户管理、班级管理等场景。

企业在商业智能化这通常有两个方向：

1、“运营支持”

如 “Panorama”——K12教育的数据分析公司，从学生反馈、 社会 情感 学习、学校生态和家长及 社会 参与度四个方面对学校进行评估，为每个学校制定个性化的调查方案，找出学校的问题所在并针对广泛性问题提供解决方案建议。

2、“学情管理”

如“狸米学习”就是为公立中小学提供个性化教学解决方案的。为学校提供完整的智能化教学配套方案，教室可用于作业管理和课时学情分析，家长通过此了解孩子学习状况，教学管理者可以用于学校的智能化教学分析。

未来教育创业的驱动力定是来自人工智能为核心的“ 科技 创新”+”教研创新“，前面触及到的四个领域（即自适应学习领域、虚拟学习领域、专家系统领域以及教育商业智能领域）的各个赛道中都有巨大的创业机会。

假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。

题主的问题有些广泛，从信息化领域来讲教育产业包括幼教、普教（K12）、职教和高教这四个版块。我可以从我了解的领域对题主的问题试着进行回答，肯定不全面，欢迎大家补充。

1中小学STEAM和创客教育。这个创客和创业的创客不同，是一种基于学生兴趣

以项目学习的方式使用数字化工具，倡导造物、鼓励分享、培养跨学科解决问题能力、团队协作能力和创新能力的一种教育方式。主要内容有机器人、人工智能、物联网、无人机和3D打印等。

2人机对话。初中英语学科考试项目，代替传统以校园广播听力考试方式，用互联网进行听力和口语考试，用人工智能对考生的回答进行成绩判定。

3各种学习平台。目前一些作业和学习平台可把每次网络作业中同学做错的题做记录，通过对题目涉及的知识点讲解、相同知识点相似题目推送来进行针对性强化。还可根据一段时间内学生作业情况做出学情分析报告，让学习更有目的性。

4课堂行为分析。这也就是前段时间网络上槽点很多的课堂人脸识别。该系统的设计初衷是通过对学生在课堂上的表情来分析学生上课时的状态如听课、发呆、睡觉、说话、书写、玩手机等，通过个人分析报告让学生更加有效的利用课堂时间提高学习效率。但在实施过程中引起了对于隐私的广泛讨论。

个人浅见，抛砖引玉，欢迎一起讨论。

科技 信息的发达超出人们的想象。人工智能可不得了。！总有一天教学会同步走，通过网络进行远程授课，优质教育可以共享，教室内的电孑教课板大屏慕显业授课，班主任的职责就是监督。教师也要裁员。少而精，高薪酬。人工智能化教学授课用不了原来那么多老师了。优质的智能课室，优质的师资讲学水平。优厚的待遇。公平的学习环境。己是为时不远。

首先是论文打假！！通过人工智能深度解析，严厉打击学术造假，论文剽窃，杜绝简单语法调整，段落调整，实质换汤不换药的论文剽窃造假！其次大数据分析，助力教育总结教学经验，挖掘教育短板，精准因材施教；三是结合 科技 进步，助力偏远落后地区同步中心城市实施优质教学

1通过大数据整合统计学生的学习状况，分析其优势及弱项，并针对性给予学习建议，以及自动建议或推送相关的学习资料，例如知识精讲、典型习题、思路总结，帮助学生又快又好地提升学习成绩。

2辅助小孩学习英语，并自动识别读音准确性，并激励小孩学习热情，挺好的应用。

物联网工程适合女生学，也比较好就业。

物联网工程专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予工学学士学位。

该专业要求掌握数学和其他相关的自然科学基础知识以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法。

培养能够系统地掌握物联网的相关理论、方法和技能，具备通信技术、网络技术、传感技术等信息领域宽广的专业知识的高级工程技术人才。

培养模式：

在人才培养环节设计时充分体现“以生为本”的教育理念，在教学活动中始终以学生为主体，着重提高学生专业技术能力、问题解决能力、沟通能力和团队合作能力。

积极建构创新课堂，引导学生进行自主、合作、探究式学习，注重培养学生的创新和协作能力，培养学生解决复杂的工程问题的能力。在培养方案中，设置物联网应用系统开发、物联网工程与实施等综合性课程，以及物联网系统综合设计、物联网工程创新实践等实践类课程。

以上内容参考 百度百科—物联网工程

新时代需要的课堂：未来课堂

一、未来课堂是以新兴智能技术为支撑，以高效、便捷的教育服务为基础，保障师生高效参与教学的新型智能学习空间综合体。在新的时代背景下，未来课堂将充分利用高新技术来挖掘课堂教学的潜能，为学生打造一个开放、高效、动态、快乐的学习环境，形成云端化、智能化、交互化的未来课堂新形态。

二、云端化：共建共享资源，打破区域壁垒

未来课堂的“云端化”，主要体现为云计算和物联网可以为教师、学生提供有效的辅助性支持。云计算具有降低成本、共享资源、促进方法创新等优势，而运用云视频平台和管理平台，可以为学生提供实时交互的课堂教学、大规模的直播教学和课堂辅导答疑。

三、智能化：教师精准施教，学生个性求知

未来课堂的“智能化”主要体现在为师生建立智能开放的教学资源应用环境、快捷便利的教学活动环境等方面。数智驱动下的未来课堂基于教育数据收集、精准分析、智能监测与管理、智能视窗等一体化的系统集成，实时挖掘并分析教学行为数据，为教学设备的有效配置、教学活动的有效开展、教学资源的有效共享、技术服务的有效支撑等提供智能性支持。

四、交互化：师生自主互动，激发学习潜能

未来课堂的“交互化”以技术创新推动教学形态的革新，以有效助力远程教学的大规模开展。智能技术赋能下的未来课堂将基于三种核心交互（即人机交互、师生交互、学生内部交互），提供个性交互、社会性交互和反思性交互等远程交互功能。

      构建人工智能时代的智慧教育20生态，需要对现阶段的教育信息化进行升级改造，创新和重构当前的教育治理体系，并实现与人工智能时代的社会系统动态相融和相互促进。
探索“三通两平台”的智能化升级和创新应用
“三通两平台”是“十二五”和“十三五”教育信息化建设的核心工程，是全面构建信息化教育环境、开展信息化教与学活动和实现教育管理信息化的基础。在教育信息化20阶段的智慧教育20建设与发展中，应该重点依托“三通两平台”来推动教育环境的智能化升级和在智慧教/学中的创新性应用：一方面，应该在有条件的发达地区，探索基于人工智能和大数据等新技术的优质资源和教学工具的接入，将以“三通两平台”为核心的教育信息化环境，逐步升级为面向智慧教育20的智能化环境，用数据实现不同平台的联通应用甚至是完全整合；另一方面，要不断探索“三通两平台”在自适应学习、项目式学习、设计式学习和研究性学习等新型教/学的方式中的创新性应用，推进信息技术与教/学的深度融合，推动信息化教/学向智慧教/学的转变。
探索优质教育资源服务的创新供给模式与机制
开展智慧教育20和培养多元创新的人才，需要多元化、个性化、智能化和高品质的教育资源服务提供支持。在当前的教育信息化20初级阶段，政府、教育部门和相关企业应该加强协同合作，对教育信息化资源服务的供给模式和供给进行改革创新。

（1）对所沿用的10阶段的教育资源服务建设模式进行改革，推动政府向市场购买教育信息化资源服务，提升智能化和个性化教育资源服务的精准供给和供需平衡。

（2）政府要加大“人工智能+教育”和“互联网+教育”市场的培育，提升市场供给智能化和个性化教育资源服务的品质，并通过健康的市场竞争机制，降低技术和创新要素含量高的资源服务的价格。

（3）政府部门要创新供给符合智慧教育20发展的机制，如资金投入机制、供需对接机制、知识产权保护机制、利益分配机制、教育数据保护机制等。
坚持推动数据驱动的教育顶层设计和管理决策
在智慧教育20的发展中，应重点开展好各类教育数据的收集、联通、汇聚、存储、挖掘和保护等工作，推动教育大数据在各类教育系统、各个教育部门和各项教育业务中的应用，以教育数据来驱动教育治理工作。

（1）智慧教育20的顶层设计，应从传统教育所依靠的经验判断和依据的小规模数据，转向以教育大数据的挖掘结果为依据，使智慧教育20的发展方向兼具先进性和科学性，使具体的落实推进过程更具可行性和 *** 作性。

（2）在智慧教育20的管理环节中，要坚持让教育数据“流”动起来，通过实时流动的数据促进管理工作走向扁平化，促使不同教育部门和教育环节厘清权责利，实现各项教育工作的管办评分离。

（3）要通过教育数据辅助教育管理和教/学活动的决策，一方面，既要让各个层面的教育管理决策有据可依，也要让教育管理项目的实施在每一阶段都有迹可循；另一方面，既要让教师根据班级学生的学习数据，对教学活动的开展方式进行选择与调整，也要能够为学生的个性化学习和相关教育资源服务的选择提供建议。
坚持智慧教育20与智慧城市系统的全向融合发展
人工智能和大数据已经在推动部分地区的城市交通实现智慧化，如，浙江杭州的“城市大脑”就是通过对海量的各类城市数据进行智能化分析，实现了城市交通的智慧化管控。理想的教育系统也需要与所在的城市系统或社会系统完全融合，并且以动态平衡的方式促进彼此向前发展。智慧教育20作为智慧城市系统的重要子系统，一方面，应通过物联网和高速互联网技术，实现基础设施的互联互通，让发生在学校内外的学习活动数据能够实时联通汇聚，让发生在校园内的正式学习和校园外的非正式学习实现无缝衔接；另一方面，要加强社区教育、企业教育和职业技能培训等的互联，满足各类社会成员在日常生活和工作岗位中的教育需求，在新知识和新技能方面不断“充电”，让他们更好地融入不断发展的城市社会系统，成为终身学习者。
近年来，以人工智能、云计算和区块链等为代表的新技术的爆发式发展，正以前所未有的速度和力量，改变着人类社会的发展进程，也推进着信息时代的智慧教育10向人工智能时代的智慧教育20发展。教育信息化20阶段的智慧教育20，也可以称之为人工智能推动的智能教育，其已逐步拉开重构教育生态的序幕，将推动智慧教育在全国范围内正式落地。一方面，它将推进教育领域构建起协同进化和良性循环的新教育生态平衡系统，推动无缝式和泛在化的终身教育发展，加快“教育现代化2035”的实现进程；另一方面，它也将作为一个子系统，更好地融入未来的智能化城市系统，以更好地服务于未来智能化社会生活环境的构建。

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